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YOLOv5直接套用還是自己學(xué)（yolov5 入門）

發(fā)布時間：2023-05-20 03:10:20 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 85

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yolov5做畢設(shè)的難點

YOLOv5直接套用還是自己學(xué)（yolov5 入門）

yolov5做畢設(shè)的難點

yolov5做畢設(shè)的難點如下：

yolo容易漏檢，但ssd不容易。
YOLO雖然能夠達到實時的效果，但是其mAP與剛面提到的的結(jié)果有很大的差距，每個網(wǎng)格只預(yù)測一個物體，容易造成漏檢。

針對YOLO中的這些不足，該論文提出的方法SSD在這兩方面都有所改進，同時兼顧了mAP和實時性的要求。在滿足實時性的條件下，接近stateofart的結(jié)果。

網(wǎng)上關(guān)于用v5訓(xùn)練自己數(shù)據(jù)集的教程還是比較多的。v5的代碼用起來很方便，模塊化了的。
難的是需要搞清楚v5的原理以及如何將最新的一些算法加入到v5，針對性地提高自己訓(xùn)練集的效果。如果你夠厲害的話也可以針對v5的一個板塊提出自己新的算法，比如改進CIOU之類的。

文獻綜述好好寫，論文格式好好弄。

主要是因為yolo本身的思想已經(jīng)很成熟了，在這個框架下的確很難做出些通用性的創(chuàng)新和提升。至于把各種成熟的模塊塞進去發(fā)論文，這種仁者見仁智者見智吧。個人感覺還是結(jié)合某個方向改進yolo，會有方向一些。畢竟不同的數(shù)據(jù)集和尺度上，同樣的改進有時候效果也是不同的。

Yolov5 目標(biāo)檢測的損失函數(shù)由三部分組成，分別是矩形框預(yù)測損失函數(shù)、置信度預(yù)測損失函數(shù)以及類別預(yù)測損失函數(shù)，在上節(jié)中分析了目標(biāo)檢測損失函數(shù)GIoU 的缺陷及其改進，使用 CIoU 以及帶有調(diào)節(jié)因子的二元交叉熵函數(shù)替代原網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)。

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